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초록·키워드
이 논문은 한국어 자연어 처리(NLP)에서 형태소 기반 토크나이저(Okt)와 형태소 기반 서브워드 토크나이저(KLUE BERT의 Morpheme-based Subword)의 성능을 비교 분석하는 데 중점을 둔다. 각 토크나이저가 한국어 데이터셋에서 문법적 정밀성, 문맥 보존, 처리 안정성 등의 측면에서 어떠한 차이를 보이는지 실험을 통해 평가하며 데이터셋의 특성과 복잡도에 따라 두 토크나이저의 성능이 어떻게 달라지는지 분석한다. 이를 통해 작업별로 적합한 토크나이저의 선택이 한국어 자연어 처리 성능에 미치는 영향을 확인하고 향후 한국어 NLP 모델 구축 시 효과적인 토크나이저 선택에 필요한 기준을 제시하고자 한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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